import tensorflow as tf

# 配置模型，给模型指定优化器，损失函数和评估指标
model.compile(optimizer='adam',  # 优化器
              loss=loss_fn,  # 损失函数
              metrics=['accuracy'])  # 评估指标
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model.compile(...) 的意思是:把模型准备好。告诉框架，你要用什么优化器、什么损失函数、什么评估指标来训练模型。

参数一：optimizer（优化器），指定模型的更新方式。这里使用了框架自带的Adam优化器。
优化器可以自己定义，不过一般使用框架自带的优化器就能满足绝大部分需求。
常见的优化器有SGD、Adam、Adagrad、Adadelta、RMSprop等。


参数二：loss（损失函数）用来衡量模型的预测值和真实值之间的差距。
常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）、Huber损失函数等。

参数三：metrics（评估指标）metrics 是训练和验证时的“额外打分标准”，不影响学习，只是帮你实时看到模型在训练和验证时的表现。
用来评估模型的性能。常见的评估指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score等。
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